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基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘

[日期:2013-11-08] 来源:CNKI  作者:江雨燕, 李平 [字体: ]

基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘

江雨燕, 李平

随着互联网技术的发展,网络数据变得越来越巨大,如何从中挖掘有效信息成为人们研究的重点。近年来频繁项集挖掘由于其在关联规则挖掘、相关挖掘等任务中的相关重要作用,越来越受到人们的重视。本文针对分布式计算环境下频繁项集挖掘算法的研究,对PFP-Growth算法进行了改进,通过MapReduce编程模型对改进的PFP-Growth算法进行了实现和应用,使用户可以从海量数据中高效地获得所有需要的频繁项集,实验结果表明算法在针对海量数据时具有较高的效率和伸缩性。


基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘

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